[發(fā)明專利]一種車牌識別系統(tǒng)及識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810901289.2
• 申請日: 2018-08-09
• 公開（公告）號: CN109101968A
• 公開（公告）日: 2018-12-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫興波
• 申請（專利權(quán)）人: 四川理工學(xué)院
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/36
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務(wù)所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種車牌識別方法，其特征是：包括以下步驟：

1).圖像獲取，獲取識別車輛的車輛圖像；

2).圖像梯度信息提取，提取所述車輛圖像中灰度變化的梯度信息，根據(jù)所述梯度信息形成相應(yīng)的梯度圖像；

3).梯度圖像直方圖處理，對所述梯度圖像的直方圖進行處理，調(diào)整所述梯度圖像的對比度；

4).車牌區(qū)域突顯，根據(jù)車牌固有灰度變化特征將所述梯度圖像中的車牌區(qū)域突出顯示；

5).車牌信息識別，根據(jù)車牌固有幾何特征識別所述車輛區(qū)域中的車輛信息；

6).車牌信息顯示，通過顯示裝置將所述車輛信息呈現(xiàn)出來。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車牌識別方法，其特征是：所述圖像梯度信息提取具體包括：

設(shè)S1-S6為不同方向的車牌區(qū)域梯度信息，設(shè)h₁-h6為不同方向的梯度信息提取模板，設(shè)f(x,y)為車輛圖像卷積，則S1-S6的計算公式為：

設(shè)S為車牌區(qū)域融合梯度信息，則S的計算公式為：

S＝0.25S1+0.125S2+0.125S3+0.125S4+0.125S5+0.25S6。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車牌識別方法，其特征是：所述車牌固有幾何特征包括車牌背景顏色特征和車牌字體顏色特征；

所述車牌背景顏色特征包括藍色背景、黃色背景和黑色背景；

所述車牌字體顏色特征包括白色字體和黑色字體；

所述藍色背景與白色字體為小型車輛；所述黃色背景與黑色字體為大型車輛、摩托車或駕校教練車；所述黑色背景與白色字體為涉外車輛。

4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任意一項所述的一種車牌識別方法，其特征是：所述車牌區(qū)域突顯具體包括：

設(shè)G(x,y)為突顯后的車牌區(qū)域梯度圖像，則G(x,y)的計算公式為：

式中，[c,d]為突顯前的車牌區(qū)域灰度梯度分布范圍，[a,b]為突顯后的車牌區(qū)域灰度梯度分布范圍。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種車牌識別方法，其特征是：所述車牌信息識別具體包括：

設(shè)定車牌區(qū)域灰度梯度變化范圍為δ，d＝c+δ；則，突顯前的車牌區(qū)域灰度梯度分布范圍的尋找方式為：

設(shè)定c的初始值，以δ為步長，在整個梯度分布范圍內(nèi)搜索具有最清晰車牌號碼圖像的c的取值，形成車牌區(qū)域灰度梯度分布范圍[c,d]。

6.一種車牌識別系統(tǒng)，其特征是：該系統(tǒng)基于權(quán)利要求1-5任意一項所述的一種車牌識別方法，包括圖像獲取模塊(1)、圖像梯度信息提取模塊(2)、梯度圖像直方圖處理模塊(3)、車牌區(qū)域突顯模塊(4)、車牌信息識別模塊(5)和車牌信息顯示模塊(6)；

所述圖像獲取模塊(1)，與所述圖像梯度信息提取模塊(2)通信連接，用于獲取識別車輛的車輛圖像，并將所述車輛圖像傳送至所述圖像梯度信息提取模塊(2)；

所述圖像梯度信息提取模塊(2)，與所述梯度圖像直方圖處理模塊(3)通信連接，用于提取所述車輛圖像中灰度變化的梯度信息，根據(jù)所述梯度信息形成相應(yīng)的梯度圖像，并將所述梯度圖像傳送至所述梯度圖像直方圖處理模塊(3)；

所述梯度圖像直方圖處理模塊(3)，與所述車牌區(qū)域突顯模塊(4)通信連接，用于對所述梯度圖像的直方圖進行處理，調(diào)整所述梯度圖像的對比度，并將處理后的梯度圖像傳送至所述車牌區(qū)域突顯模塊(4)；

所述車牌區(qū)域突顯模塊(4)，與所述車牌信息識別模塊(5)通信連接，用于根據(jù)車牌固有灰度變化特征將所述梯度圖像中的車牌區(qū)域突出顯示，并將突顯處理后的梯度圖像傳送至所述車牌信息識別模塊(5)；

所述車牌信息識別模塊(5)，用于根據(jù)車牌固有幾何特征識別所述車輛區(qū)域中的車輛信息，并將所述車輛信息傳送至所述車牌信息顯示模塊(6)；

所述車牌信息顯示模塊(6)，用于顯示所述車輛信息。